DeepInsight: la rete neurale capace di prevedere il comportamento

DeepInsight: la rete neurale capace di prevedere il comportamento
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Una rete neurale artificiale (AI), progettata da un team internazionale che coinvolge ricercatori dell'UCL, è in grado di tradurre i dati grezzi dell'attività cerebrale, aprendo la strada a nuove scoperte e ad una più stretta integrazione tra tecnologia e cervello.

Il nuovo metodo potrebbe infatti accelerare le scoperte su come le attività cerebrali si relazionano ai comportamenti.

Lo studio, pubblicato su eLife e co-guidato dal Kavli Institute for Systems Neuroscience di Trondheim e dal Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences di Lipsia, mostra come una rete neurale convoluzionale, un tipo specifico di algoritmo per l'apprendimento profondo, sia in grado di decodificare molti stimoli e comportamenti, rilevati da un'ampia varietà di regioni cerebrali in diverse specie, inclusi gli umani.

Markus Frey, ricercatore capo presso il Kavli Institute, ha dichiarato: "I neuroscienziati sono stati in grado di registrare set di dati sempre più grandi trasmessi dal cervello, ma comprendere le informazioni contenute in esse è ancora un difficile problema. Nella maggior parte dei casi infatti non sappiamo quali messaggi vengono trasmessi".

L'innovativa rete neurale, chiamata DeepInsight, è stata quindi testata sui segnali cerebrali di alcuni topi che esploravano un'arena aperta. I risultati ottenuti hanno permesso di prevedere con precisione la loro posizione, la direzione della testa e la velocità di corsa delle cavie. Anche senza l'elaborazione manuale, i dati erano molto più accurati di quelli ottenuti con le analisi convenzionali.

Il prof. Caswell Barry, autore senior e docente presso l'UCL, ha affermato: "La nostra rete è in grado di accedere a molte più informazioni neurali codice e così facendo ci insegna a leggere alcuni di quegli altri elementi. Siamo ora in grado di decodificare i dati neurali in modo più accurato di prima, ma il vero progresso è che la rete non è vincolata dalle conoscenze esistenti".

Il team di ricerca ha inoltre scoperto che il modello dello studio è stato in grado di identificare nuovi aspetti del codice neurale, rilevando una rappresentazione precedentemente non riconosciuta della direzione del capo, codificata da interneuroni in una regione dell'ippocampo che è tra le prime a mostrare difetti funzionali nelle persone con il morbo di Alzheimer.

"Questo approccio potrebbe consentirci in futuro di prevedere in modo più accurato i processi cognitivi di livello superiore negli esseri umani, come il ragionamento e risoluzione dei problemi. Il nostro framework consentirà ai ricercatori di ottenere una rapida analisi automatizzata dei dati neurali, risparmiando tempo da dedicare alle diagnosi e alle terapie più indicate".

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